Goodness-of-Fit-Masse in linearen Regressions- und Logit-Modellen

Lineare Regressions- und Logit-Modelle zählen zu den am häufigsten eingesetzten Analyseinstrumenten innerhalb der angewandten quantitativen Forschung. Mittels Goodness-of-Fit-Maßen werden Aussagen über die Güte eines solchen Modells getroffen. Diese Studie gibt einerseits einen Überblick über Struktur und Verwendungsmöglichkeit von Regressions- und Logit-Modellen in der empirischen Forschung. Andererseits werden die bedeutendsten Goodness-of-Fit-Maße herausgegriffen, ihre Eigenschaften erläutert und die Sinnhaftigkeit der Berechnung und Verwendung solcher Kennzahlen diskutiert. Zur Veranschaulichung theoretischer Ergebnisse anhand praktischer Beispiele wird immer der Fachbereich des Marketing herangezogen.